R中的内存分析 - 用于汇总的工具

Question

R有一些内存分析工具，如Rprofmem(),Rprof()，其中包含选项"memory.profiling=TRUE"和tracemem()。最后一个只能用在对象上，因此可以用来跟踪一个对象被复制的次数，但不会在功能基础上给出概览。 Rprofmem应该能够做到这一点，但即使是最简单的函数调用如lm()的输出也能提供超过500行日志。我试图找出Rprof("somefile.log",memory.profile=T)实际上做了什么，但我不认为我真的明白了。

最后我能找到的this message of Thomas Lumley，说，我引用：

我还没有工具来概括输出。

这是在2006年也有一些不错摘要选择现在任何机会，主要是基于Rprofmem()的Rprof()与memory.profile神秘的输出设置为TRUE或任何其他工具？

Answer 1

profvis看起来像这个问题的解决方案。

它生成一个交互式.html文件（使用htmlwidgets）显示您的代码分析。

introduction vignette是一个很好的指导其能力。

直接从引进以，你会使用这样的：

devtools::install_github("rstudio/profvis") 
library(profvis) 

# Generate data 
times <- 4e5 
cols <- 150 
data <- as.data.frame(x = matrix(rnorm(times * cols, mean = 5), ncol = cols)) 
data <- cbind(id = paste0("g", seq_len(times)), data) 
profvis({ 
    data1 <- data # Store in another variable for this run 

    # Get column means 
    means <- apply(data1[, names(data1) != "id"], 2, mean) 

    # Subtract mean from each column 
    for (i in seq_along(means)) { 
     data1[, names(data1) != "id"][, i] <- data1[, names(data1) != "id"][, i] - means[i] 
    } 
}, height = "400px") 

其中给出

Answer 2

结帐profr - 它看起来正是你在找什么。